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서문
프롤로그 본서의 구성 감사의 말 추천사 Part 1 : AI 에이전트 구현을 위한 핵심 기술 1. AI 에이전트는 무엇이 다른가, 챗봇과의 결정적 차이 20 2. LLM(대규모 언어모델)의 이해 및 작동 원리 26 3. RAG(검색증강생성) 33 4. 도구 사용(Function Calling) 41 5. 백터 데이터베이스, RAG 구현의 핵심 인프라 48 6. MCP(Model Context Protocol), AI 에이전트 구현 연결 표준 54 7. 프롬프트 엔지니어링 vs 시스템 설계 61 8. 멀티모달(Multimodal) AI 67 9. AI 에이전트 아키텍처 설계도(단일 에이전트 vs 멀티 에이전트) 72 10. API와 자동화 연결, 조직의 시스템을 움직이게 만드는 실행 인프라 80 11. 에이전트 메모리 구조 87 12. AI 보안과 데이터 거버넌스 93 13. AI 에이전트 개발 로드맵 99 14. 워크플로 오케스트레이션 106 15. 하네스(Harness) 엔지니어링 113 Part 2 : 기업 AX 전략과 AI 에이전트 도입 로드맵 1. 왜 AI 도입은 실패하는가? 122 2. 기업의 성공적인 AI 트랜스포메이션을 위한 15가지 전략 128 3. CEO가 먼저 이해해야 할 AI 에이전트 경영 전략 136 4. AX 3단계 전략, Plug-in → Scale-up → Transform 142 5. 조직 저항을 넘는 법, 사람과 AI의 협업 설계 147 6. AI ROI 계산법, 비용이 아닌 생산성 투자 153 7. AI시대 데이터 자산화 전략, 흩어진 지식을 금광으로 만들기 159 8. AI 전담 조직 설계, CoE(Center of Excellence) 모델 164 9. AI 구축 파일럿 프로젝트 선정 기준, 어디서부터 시작할 것인가 170 10. AX 내재화는 ‘두 축’으로 완성된다 177 Part 3 : 기업 맞춤형 AI 에이전트 구축 사례(실전 사례) 1. 고객 시방서 리스크 검토 AI 에이전트 구축 사례 186 2. 경험 의존형 BOM 엔지니어링을 데이터 기반 AI 자동화 프로세스로 전환한 사례 191 3. 기술 표준·품질 절차 지식 문서를 학습한 AI 에이전트 구축 사례 196 4. 분산된 사내 규정과 절차를 통합한 AI 에이전트 구축 사례 201 5. 프롬프트 명령만으로 업무 지원을 받는 현장 밀착형 AI 에이전트 구축 사례 206 6. 담당 업무 전산 시스템 활용 가이드 AI 에이전트 구축 사례 212 7. 건설공사관련 공공기관 고객상담 AI 에이전트 구축 사례 217 8. MES·ERP 통합을 통한 데이터 기반 의사결정과 업무 자동화 222 9. AX 내재화 성공사례 - 신일**(주) 231 10. 해외 기업들은 AI 에이전트를 어떻게 성과로 바꾸고 있는가 239 Part 4 : 기업의 AX 내재화를 위한 AX 컨설팅의 정석 1. 기업의 AX 내재화를 위한 AX 컨설팅 12단계 전체 프로세스 246 2. AX 컨설팅 1단계: 사전 협의 및 AX 목표 설정 254 3. AX 컨설팅 2단계: 기업 AX 준비도 진단 262 4. AX 컨설팅 3단계: 가치사슬 및 업무 프로세스 분석 271 5. AX 컨설팅 4단계: AX 과제 후보 도출 279 6. AX 컨설팅 5단계: AX 과제 우선순위 선정 287 7. AX 컨설팅 6단계: AI 에이전트 적용 시나리오 설계 295 8. AX 컨설팅 7단계: 데이터·시스템 연계 설계 304 9. AX 컨설팅 8단계: AI 보안·윤리·거버넌스 설계 314 10. AX 컨설팅 9단계: PoC 실행 323 11. AX 컨설팅 10단계: 본 구축 및 업무 적용 332 12. AX 컨설팅 11단계: 성과 측정 및 개선 341 13. AX 컨설팅 12단계: 확산 및 내재화 351 14. AI 에이전트 구축 효과성, 구축 난이도 4분면 분석 359 15. AI 에이전트 도입 기업이 성공적인 AX 내재화를 위해 해야할 일 367 Part 5 : AX 컨설팅 산출물과 워크숍 운영 방법 1. AX 컨설팅 착수 워크숍 진행 방법 378 2. 경영진 인터뷰 질문지 설계 388 3. 기업 AX 준비도 진단표 작성 403 4. 가치사슬·업무 프로세스 분석 워크숍 413 5. AX 과제 후보 도출 템플릿 427 6. 과제 우선순위 평가 매트릭스 440 7. AI 에이전트 적용 시나리오 설계서 451 8. 데이터·시스템 연계 점검표 462 9. PoC 실행계획서와 결과보고서 작성법 474 10. AX 확산 로드맵과 성과관리 보고서 작성법 487 Part 6 : 별첨_참고문헌 1. 참고문헌 500 |
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AI 에이전트는 기업의 일하는 방식을 바꾼다
지금까지의 AI 활용은 대부분 사용자가 질문을 입력하면 AI가 답변을 제공하는 방식이었다. 그러나 AI 에이전트는 여기서 한 단계 더 나아간다. AI 에이전트는 단순히 대답하는 것이 아니라, 목표를 이해하고, 필요한 정보를 찾고, 업무 절차를 따라가며, 도구와 시스템을 호출하고, 결과물을 만들고, 사람의 승인 아래 업무를 실행하는 방향으로 발전하고 있다. 보고서 작성 AI는 단순히 글을 대신 써주는 수준을 넘어, 관련 데이터를 요약하고, 임원 보고 형식에 맞춰 구조화하며, 핵심 리스크와 의사결정 사항을 제시할 수 있다. 고객응대 AI는 FAQ를 검색하는 수준을 넘어, 고객 문의 유형을 분류하고, 과거 상담 이력과 정책 문서를 참고해 답변 초안을 작성하며, 담당자의 검토 후 응대 품질을 표준화할 수 있다. 제조 현장의 AI 에이전트는 생산일보를 요약하고, 불량률 변화를 감지하며, 품질 클레임 원인분석을 지원할 수 있다. 이제 기업의 경쟁력은 “AI를 쓸 줄 아는가”에서 끝나지 않는다. 앞으로의 경쟁력은 AI 에이전트를 업무 프로세스 안에 얼마나 잘 설계하고 운영하는가에서 결정될 것이다. 이 책은 독자에게 단순한 지식보다 더 실질적인 것을 제공하고자 한다. 바로 실행의 순서다. AI 시대에는 아이디어보다 실행력이 중요하다.실행력은 절차에서 나오고, 절차는 방법론에서 나오며, 방법론은 현장에서 검증된 산출물로 완성된다. 이 책이 독자 여러분의 조직에서 AI를 도입하는 수준을 넘어, AX를 내재화하고, AI 에이전트를 실제 업무성과로 연결하는 데 실질적인 도움이 되기를 바란다. AI를 도입하는 기업은 많다. 그러나 AI를 일하는 방식으로 내재화한 기업만이 미래 경쟁력을 갖게 된다. |